Wie kann man in R eine Reihe von markantesten Farben erzeugen?

Ich zeichne einen kategorialen Datensatz und möchte verschiedene Farben verwenden, um verschiedene Kategorien darzustellen. Bei einer Zahl n, wie kann ich nAnzahl der markantesten Farben in R? Vielen Dank.

Ich habe alle qualitativen Paletten aus dem RColorBrewerPaket zusammengefügt. Qualitative Paletten sollen jeweils X markanteste Farben liefern. Wenn Sie sie mischen, werden natürlich auch ähnliche Farben zu einer Palette zusammengefasst, aber das ist das Beste, was ich bekommen kann (74 Farben).

library(RColorBrewer)
n <- 60
qual_col_pals = brewer.pal.info[brewer.pal.info$category == 'qual',]
col_vector = unlist(mapply(brewer.pal, qual_col_pals$maxcolors, rownames(qual_col_pals)))
pie(rep(1,n), col=sample(col_vector, n))

Eine andere Lösung ist: Nehmen Sie alle R-Farben von Grafikgeräten und probieren Sie sie aus. Ich habe Graustufen entfernt, da sie zu ähnlich sind. Dies ergibt 433 Farben

color = grDevices::colors()[grep('gr(a|e)y', grDevices::colors(), invert = T)]

pie(rep(1,n), col=sample(color, n))

mit 200 Farben n = 200:

pie(rep(1,n), col=sample(color, n))

Hier sind einige Optionen:

1. Schauen Sie sich die paletteFunktion an:

    palette(rainbow(6))     # six color rainbow
    (palette(gray(seq(0,.9,len = 25)))) #grey scale

2. Und die colorRampPaletteFunktion:

    ##Move from blue to red in four colours
    colorRampPalette(c("blue", "red"))( 4) 

3. Schauen Sie sich das colorBrewerPaket (und die Website ) an. Wenn Sie unterschiedliche Farben wünschen, wählen Sie auf der Site die Option Abweichend . Beispielsweise,

    library(colorBrewer)
    brewer.pal(7, "BrBG")

4. Die I want hue -Website bietet viele schöne Paletten. Wählen Sie erneut die gewünschte Palette aus. Sie können beispielsweise die RGB-Farben von der Site abrufen und Ihre eigene Palette erstellen:

    palette(c(rgb(170,93,152, maxColorValue=255),
        rgb(103,143,57, maxColorValue=255),
        rgb(196,95,46, maxColorValue=255),
        rgb(79,134,165, maxColorValue=255),
        rgb(205,71,103, maxColorValue=255),
        rgb(203,77,202, maxColorValue=255),
        rgb(115,113,206, maxColorValue=255)))

Sie können das randomcoloRPaket auch ausprobieren :

library(randomcoloR)
n <- 20
palette <- distinctColorPalette(n)

Sie können sehen, dass bei der Visualisierung in einem Kreisdiagramm eine Reihe sehr unterschiedlicher Farben ausgewählt werden (wie in anderen Antworten hier vorgeschlagen):

pie(rep(1, n), col=palette)

Dargestellt in einem Kreisdiagramm mit 50 Farben:

n <- 50
palette <- distinctColorPalette(n)
pie(rep(1, n), col=palette)

Keine Antwort auf die Frage von OP, aber es ist erwähnenswert, dass es die gibt viridis Paket gibt, das gute Farbpaletten für sequentielle Daten enthält. Sie sind wahrnehmungsmäßig einheitlich, farbenblind und sicher und druckerfreundlich.

Um die Palette zu erhalten, installieren Sie einfach das Paket und verwenden Sie die Funktion viridis_pal(). Es stehen vier Optionen "A", "B", "C" und "D" zur Auswahl

install.packages("viridis")
library(viridis)
viridis_pal(option = "D")(n)  # n = number of colors seeked

Es gibt auch einen ausgezeichneten Vortrag, der die Komplexität guter Farbkarten auf YouTube erklärt:

Eine bessere Standard-Farbkarte für Matplotlib | SciPy 2015 | Nathaniel Smith und Stéfan van der Walt

Sie können colorRampPalettevon Basis oder RColorBrewerPaket verwenden:

Mit colorRampPalettekönnen Sie Farben wie folgt angeben:

colorRampPalette(c("red", "green"))(5)
# [1] "#FF0000" "#BF3F00" "#7F7F00" "#3FBF00" "#00FF00"

Alternativ können Sie auch Hex-Codes angeben:

colorRampPalette(c("#3794bf", "#FFFFFF", "#df8640"))(5)
# [1] "#3794BF" "#9BC9DF" "#FFFFFF" "#EFC29F" "#DF8640"
# Note that the mid color is the mid value...

Mit können RColorBrewerSie Farben aus bereits vorhandenen Paletten verwenden:

require(RColorBrewer)
brewer.pal(9, "Set1")
# [1] "#E41A1C" "#377EB8" "#4DAF4A" "#984EA3" "#FF7F00" "#FFFF33" "#A65628" "#F781BF"
# [9] "#999999"

RColorBrewerWeitere verfügbare Paletten finden Sie im Paket. Hoffe das hilft.

Ich würde empfehlen, eine externe Quelle für große Farbpaletten zu verwenden.

http://tools.medialab.sciences-po.fr/iwanthue/

hat einen Dienst, um jede Größe der Palette nach verschiedenen Parametern und zusammenzustellen

/graphicdesign/3682/where-can-i-find-a-large-palette-set-of-contrasting-colors-for-coloring-many-d/3815

Erläutert das allgemeine Problem aus Sicht der Grafikdesigner und gibt viele Beispiele für verwendbare Paletten.

Um eine Palette aus RGB-Werten zu erstellen, müssen Sie nur die Werte in einen Vektor kopieren, wie z.

colors37 = c("#466791","#60bf37","#953ada","#4fbe6c","#ce49d3","#a7b43d","#5a51dc","#d49f36","#552095","#507f2d","#db37aa","#84b67c","#a06fda","#df462a","#5b83db","#c76c2d","#4f49a3","#82702d","#dd6bbb","#334c22","#d83979","#55baad","#dc4555","#62aad3","#8c3025","#417d61","#862977","#bba672","#403367","#da8a6d","#a79cd4","#71482c","#c689d0","#6b2940","#d593a7","#895c8b","#bd5975")

Ich habe eine Website mit einer Liste von 20 verschiedenen Farben gefunden: https://sashat.me/2017/01/11/list-of-20-simple-distinct-colors/

col_vector<-c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8', '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6', '#bcf60c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff', '#9a6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3', '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#808080', '#ffffff', '#000000')

Sie können es versuchen!

Sie können eine Reihe von Farben wie folgt generieren:

myCol = c("pink1", "violet", "mediumpurple1", "slateblue1", "purple", "purple3",
          "turquoise2", "skyblue", "steelblue", "blue2", "navyblue",
          "orange", "tomato", "coral2", "palevioletred", "violetred", "red2",
          "springgreen2", "yellowgreen", "palegreen4",
          "wheat2", "tan", "tan2", "tan3", "brown",
          "grey70", "grey50", "grey30")

Diese Farben sind so unterschiedlich wie möglich. Für diese ähnlichen Farben bilden sie einen Farbverlauf, sodass Sie die Unterschiede zwischen ihnen leicht erkennen können.

Nach meinem Verständnis hängt die Suche nach bestimmten Farben mit der effizienten Suche aus einem Einheitswürfel zusammen, wobei drei Dimensionen des Würfels drei Vektoren entlang der roten, grünen und blauen Achse sind. Dies kann vereinfacht werden, um in einem Zylinder zu suchen (HSV-Analogie), in dem Sie Sättigung (S) und Wert (V) festlegen und zufällige Farbtonwerte finden. Es funktioniert in vielen Fällen und sehen Sie dies hier:

https://martin.ankerl.com/2009/12/09/how-to-create-random-colors-programmatic/

In R,

get_distinct_hues <- function(ncolor,s=0.5,v=0.95,seed=40) {
  golden_ratio_conjugate <- 0.618033988749895
  set.seed(seed)
  h <- runif(1)
  H <- vector("numeric",ncolor)
  for(i in seq_len(ncolor)) {
    h <- (h + golden_ratio_conjugate) %% 1
    H[i] <- h
  }
  hsv(H,s=s,v=v)
}

Eine alternative Möglichkeit besteht darin, das R-Paket "einheitlich" zu verwenden: https://cran.r-project.org/web/packages/uniformly/index.html

und diese einfache Funktion kann unverwechselbare Farben erzeugen:

get_random_distinct_colors <- function(ncolor,seed = 100) {
  require(uniformly)
  set.seed(seed)
  rgb_mat <- runif_in_cube(n=ncolor,d=3,O=rep(0.5,3),r=0.5)
  rgb(r=rgb_mat[,1],g=rgb_mat[,2],b=rgb_mat[,3])
}

Man kann sich bei der Rastersuche eine etwas komplexere Funktion vorstellen:

get_random_grid_colors <- function(ncolor,seed = 100) {
  require(uniformly)
  set.seed(seed)
  ngrid <- ceiling(ncolor^(1/3))
  x <- seq(0,1,length=ngrid+1)[1:ngrid]
  dx <- (x[2] - x[1])/2
  x <- x + dx
  origins <- expand.grid(x,x,x)
  nbox <- nrow(origins) 
  RGB <- vector("numeric",nbox)
  for(i in seq_len(nbox)) {
    rgb <- runif_in_cube(n=1,d=3,O=as.numeric(origins[i,]),r=dx)
    RGB[i] <- rgb(rgb[1,1],rgb[1,2],rgb[1,3])
  }
  index <- sample(seq(1,nbox),ncolor)
  RGB[index]
} 

Überprüfen Sie diese Funktionen durch:

ncolor <- 20
barplot(rep(1,ncolor),col=get_distinct_hues(ncolor))          # approach 1
barplot(rep(1,ncolor),col=get_random_distinct_colors(ncolor)) # approach 2
barplot(rep(1,ncolor),col=get_random_grid_colors(ncolor))     # approach 3

Beachten Sie jedoch, dass das Definieren einer bestimmten Palette mit vom Menschen wahrnehmbaren Farben nicht einfach ist. Welcher der oben genannten Ansätze unterschiedliche Farbsätze erzeugt, muss noch getestet werden.

Sie können das Polychrome- Paket für diesen Zweck verwenden. Es erfordert nur die Anzahl der Farben und einige seedcolors. Beispielsweise:

# install.packages("Polychrome")
library(Polychrome)

# create your own color palette based on `seedcolors`
P36 = createPalette(36,  c("#ff0000", "#00ff00", "#0000ff"))
swatch(P36)

Weitere Informationen zu diesem Paket finden Sie unter https://www.jstatsoft.org/article/view/v090c01 .